Les données de haute dimension sont difficiles à visualiser et à analyser. UMAP fournit une réduction de dimensionnalité non linéaire rapide qui préserve à la fois la structure locale et globale pour des visualisations 2D/3D claires et un prétraitement efficace pour le clustering.

Travailler avec des modèles transformer nécessite de comprendre les pipelines, la tokenisation et les flux de travail de fine-tuning. Cette compétence fournit des conseils complets pour utiliser la bibliothèque Hugging Face Transformers dans les tâches de NLP, vision par ordinateur et audio avec des bonnes pratiques et des exemples de code.

Les réseaux de neurones graphiques permettent l'apprentissage à partir de structures de données irrégulières comme les réseaux sociaux et les molécules. PyTorch Geometric fournit une boîte à outils complète pour construire, entraîner et évaluer des GNN avec un minimum de code standard.

Accédez aux réseaux d'interactions protéine-protéine de la base de données STRING couvrant 59 millions de protéines et 20 milliards d'interactions. Effectuez des analyses d'enrichissement fonctionnel, découvrez des partenaires d'interaction et générez des visualisations de réseaux pour la recherche en biologie des systèmes.

Les utilisateurs ont besoin d'analyser des données avec des méthodes statistiques rigoureuses. Cette compétence fournit des conseils complets pour les modèles de régression, les tests d'hypothèses, l'analyse de séries temporelles et les procédures de diagnostic.

Les modèles d'apprentissage automatique fonctionnent souvent comme des boîte noire. SHAP fournit un cadre unifié pour comprendre quelles caractéristiques influencent les prédictions et la contribution de chaque caractéristique. Cette compétence vous aide à calculer l'importance des caractéristiques, générer des visualisations, déboguer des modèles et mettre en œuvre une IA explicable dans vos projets.

Construire et déployer des systèmes ML en production nécessite une expertise approfondie en MLOps, surveillance de modèles et infrastructure évolutive. Cette compétence fournit des conseils de classe mondiale pour la mise en production de modèles ML, l'implémentation de systèmes RAG et l'intégration de LLMs dans les flux de travail de production.

Concevez des expériences, créez des modèles prédictifs et prenez des décisions basées sur les données avec des techniques de science des données de niveau expert. Cette compétence fournit des frameworks de niveau production pour l'analyse statistique, l'ingénierie des caractéristiques et l'évaluation des modèles.

Concevoir et implémenter des pipelines de données de qualité production avec une expertise de niveau senior. Transformer des données brutes en infrastructure analytique fiable et évolutive en utilisant Python, SQL, Spark et les outils de la stack de données moderne.

Les projets de vision par ordinateur nécessitent une expertise approfondie en architectures, optimisation et déploiement. Cette compétence fournit des conseils de niveau senior pour construire des systèmes de détection d'objets, de segmentation et de vision en temps réel avec les meilleures pratiques de production.

Seaborn permet de créer des visualisations statistiques complexes avec un minimum de code. Cette compétence vous aide à générer des graphiques de qualité publication pour l'analyse exploratoire de données et les présentations.

L'analyse du temps jusqu'à l'événement nécessite des méthodes spécialisées pour les données censurées. Cette compétence fournit des conseils complets sur l'ajustement des modèles de Cox, des Random Survival Forests et des Survival SVMs tout en évaluant correctement les prédictions avec l'index de concordance et le score de Brier.

Construisez rapidement des modèles d'apprentissage automatique avec l'aide de scikit-learn. Couvre la classification, la régression, le clustering, le prétraitement, les pipelines et l'évaluation de modèles avec des exemples prêts à l'emploi.

L'analyse de RNA-seq sur cellule unique nécessite des flux de travail complexes pour le contrôle qualité, le regroupement et la visualisation. Cette compétence fournit des flux de travail scanpy complets incluant la génération UMAP, le clustering Leiden, l'identification de gènes marqueurs et l'annotation des types cellulaires.

Cette compétence fournit des outils pour la modélisation statistique bayésienne avec PyMC. Elle permet de construire des modèles hiérarchiques, d'exécuter l'échantillonnage MCMC avec NUTS, de réaliser l'inférence variationnelle et de comparer des modèles avec les métriques LOO/WAIC pour une quantification rigoureuse de l'incertitude.

Les workflows Pandas sont lents et gourmands en mémoire sur les grands jeux de données. Cette compétence fournit des conseils experts sur Polars, une bibliothèque DataFrame ultra-rapide construite sur Apache Arrow qui offre des améliorations de performance de 10 à 100x grâce à l'évaluation paresseuse, au traitement parallèle et à une API d'expression intuitive.

Créer des graphiques et des visualisations prend du temps. Plotly fournit une bibliothèque Python avec plus de 40 types de graphiques incluant des nuages de points, des cartes thermiques, des graphiques 3D et des cartes géographiques. Générez des visualisations interactives de qualité publication et exportez-les en HTML ou en images statiques.

Le traitement manuel des documents PDF prend trop de temps. Cette boîte à outils fournit des scripts prêts pour la production pour extraire du texte, gérer des formulaires, extraire des tableaux et effectuer de l'OCR sur des documents numérisés avec support du traitement par lots.

Les documents PDF contiennent des données précieuses mais sont difficiles à traiter par programmation. Cette compétence fournit des modèles de code pour extraire du texte, des tableaux et des données de formulaires à partir de PDF en utilisant des bibliothèques Python comme pdfplumber et pypdf.

La création de visualisations de qualité publication en Python nécessite la compréhension de l'API matplotlib, des options de style et des bonnes pratiques. Cette compétence fournit des modèles, des exemples de code et des conseils de dépannage pour générer des tracés professionnels, des graphiques et des visualisations 3D pour la recherche et l'analyse de données.